HUB REPORT - L'indispensable à savoir sur la Data & le CRM

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L’INDISPENSABLE À SAVOIR
SUR LA DATA & LE CRM
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3

HUB Report Data & CRM
Avant-Propos
Sorte de ruée vers l’or, la data suscite les excitations, les fantasmes, les
appétits et les peurs d’un nombre croissant d’acteurs. Avec le succès
croissant des DMP (Data management Platform), le CRM se rapproche
de plus en plus de l’achat d’espace avec un seul objectif qui est de
développer une relation client personnalisée et pertinente à chaque
point de contact. Véritable graal, la data est riche en promesses : mieux
cibler, mieux comprendre, mieux convertir, mieux mesurer…), mais aussi
de déceptions : piloter la donnée est complexe et coûteux. Derrière les
beaux discours, c’est un subtil exercice de plomberie entre systèmes
existants dépassés et solutions de Big Data ou de marketing prédictif
émergents. L’achat programmatique a la côte, et peut réellement
apporter une vision à 360° du client, dans un objectif de fidélisation.
C’est aussi une course à la mesure du ROI pour gagner en efficacité et
en performance pour affronter la concurrence.
Pourquoi parle-t-on autant du Big Data ? Quelles sont les différents
types de données à disposition d’une entreprise ? Comment utiliser
la data pour créer de la valeur business ? Quelles clés de succès
pour vos projets data ? Ce HUB Report a pour vocation à démystifier
ce sujet complexe et proposer un panorama des différentes
applications et bonnes pratiques de la data.
 
CHARLOTTE DAUCHEZ
Content Manager
HUB Institute
« Retrouvez l’essentiel des
best practices et des tendances Data &
CRM 2016 dans cette étude »

B
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COMPLÈTE DE CETTE
ÉTUDE
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LA DATA, UN UNIVERS
COMPLEXE ET MULTIPLEI.

Les données, un des 6 chantiers de la transformation digitale

B
1. UNE EXPLOSION
DU VOLUME ET DE
LA VARIÉTÉ DES
DONNÉES

1.1 Une explosion du volume et de la variété des données
Le volume de données a explosé de manière exponentielle
« 90 % des données
au niveau mondial ont été
créées dans les deux
dernières années » *
#infobesite
*Etude IBM 2016

1.1. Une explosion du volume et de la variété des données
Le volume de données a explosé de manière exponentielle
X 10ENTRE 2013 ET 2020
Beaucoup plus de données aujourd’hui
mais sont-elles toutes utiles, toutes
pertinentes ?

1.1. Une explosion du volume et de la variété des données
!! Attention !! « donnée » ≠ « information »
Emmanuel Vivier
Co-fondateur du HUB Institute
« La donnée nécessite
d’être nettoyée, vérifiée,
structurée et corrélée
pour être génératrice de
valeur. »

Du fait des évolutions technologiques
récentes, les consommateurs mais
aussi les entreprises génèrent plus de
données dans des temps beaucoup
plus courts.
À ce niveau de vitesse, les entreprises
ne peuvent capitaliser sur ces
données que si elles sont collectées,
traitées et partagées en temps réel.
C’est précisément à ce stade que de
nombreux systèmes d’analyse, de
CRM, de personnalisation, de point
de vente ou autres, échouent. »
1.2. Un univers complexe et multiple
Tout va beaucoup plus vite

Les nouvelles sources de données
OBJETS
CONNECTÉS
OPEN DATA MOBILE SOCIAL
BIG DATA
17

Qu’arrive-il sur Internet en 1 minute ?

POURQUOI EN
PARLE-T-ON
AUTANT?

1.3. Pourquoi parle-t-on autant de BIG DATA ?
RAISON #1
LA
FRAGMENTATION
DES POINTS DE
CONTACTS
Click to edit Master text styles
LA MONTÉE DE L’OMNICANAL
Demande une synergie entre les forces du digital et celles des
points de vente physiques et offre l’opportunité d’une vision à
360° des clients.

RAISON #2
BAISSE DES COÛTS ET
UNE PLUS GRANDE
SIMPLICITÉ
La chute des coûts de collecte et de
stockage associée à de meilleurs
outils analytiques rend le big data de
moins en moins cher et de plus en
plus simple d'usage.
$

La baisse des coûts de stockage fait qu’il est pratique de stocker… tout !
Technologie
de data
warehouse
traditionnelle
BIG DATA
Technologie de base de
données traditionnelle :
Système de distribution
de fichiers (ex: Hadoop) :
$ 30,000 / TB $ 1,000 / TB
Coûts technologiques (€)

La big data : une révolution ? non, une évolution !
Le database
marketing et la
business intelligence
(= informatique
décisionnelle)
existent depuis des
décennies et
reposent déjà sur
l’aide à la décision
basée sur le
traitement de
données, « client »
notamment.
Prise de
décisions
Data presentation
(visualisation d’information)
Data mining  
(découverte d’information)
Data exploration 
(analyse statistique, reporting…)
Data warehouses  
(OLAP – online analytical processing)
Data sources 
(documents, fichiers, bases de données, etc.)
Utilisateur final
Business Analyst
Data Analyst
DBA
Potentiel
pour soutenir
les décisions
business

Évolution du paysage de la gestion d’information
1990 2000 2010
DATA WAREHOUSE BUSINESS INTELLIGENCE
Base de données
relationnelle
Data modelling
Captures mensuelles
Reporting ad hoc
Dashboards exécutifs
Data Mining
MDM
Data Appliances
Captures quotidiennes
Schémas star
Reporting OLAP
Analytics prédictifs
Presque temps réel
Data destructurée
Cadre Hadoop
Outils de
visualisation
Real-time
Intégration de la
mobilité
BIG DATA
RESSOURCES
Database admins
Développeurs ETL
Analytics système
Data Modelers
Développeurs report
Admins stockage
Architectes data
Admins DW Appliance
Analystes Report
Développeurs OLAP
Analystes Quantitatifs
Développeurs ETL
destructuré
Développeurs Hadoop
Data Scientists
Spécialistes visualisation

4 raisons pour une entreprise de se lancer dans le BIG DATA
1
2 4
3
MIEUX MESURER POUR
ACCÉLÉRER LA PRISE DE
DÉCISIONS
PASSER DE PRODUCT
CENTRIC À USER CENTRIC
Mesurer plus vite alors que la diversité et
quantité de données explose pour
prendre de meilleures décisions face à la
concurrence
Comprendre en temps réel les usages des
clients pour des offres mieux adaptées
ÊTRE PLUS EFFICACE TOUT
EN DÉPENSANT MOINS
Pour plus de rentabilité
OPTIMISER LE PARTAGE À
TRAVERS TOUS LES
SERVICES DE L’ENTREPRISE
En comprenant que les Big Data sont
essentielles à toutes les divisions
opérationnelles

1.4. La bataille des V
Pour s’y retrouver un peu et donner une grille de lecture à
cette problématique complexe, on évoque souvent
les « V » du Big Data…

Les basiques : 3Vs
VOLUME
L’explosion de la quantité
de données met à
l’épreuve les
infrastructures de
stockage classiques des
entreprises.
VITESSE
L’analyse des données est
passée du 2 temps « stockage
puis reporting » à l’analyse des
données « en
mouvement » (temps réel ou
quasi temps réel).
VARIÉTÉ
La prolifération de différents
types de données provenant
des réseaux sociaux, des
interactions Machine to
Machine et du mobile, crée une
très grande diversité au-delà
des données transactionnelles
traditionnelles.

VALUE
VERACITY
VISUALISATION
VARIABILITY
La valeur réside dans l'analyse rigoureuse
des données précises
Présentation des données
d'une manière lisible et accessible
Définir celles qui sont pertinentes
et justes pour baser ses décisions
La nature des informations pertinentes
est extrêmement mouvante et requiert
beaucoup d’agilité
Auxquels s’ajoutent quelques autres : on parle désormais de 5, 6 ou 7 Vs

B
2. LES TYPES
DE DONNÉES

2. Les types de données
Les 3 types de données à connaître : 1st, 2nd, 3rd party data
L’entreprise tire
sa data de ses
propres
consommateurs
(données
personnelles ou
anonymes)
Données 1st party d’un
partenaire business
partagées avec
l’annonceurs (payées ou
pas)
La data est collectée
par des entreprises qui
ne sont pas
directement
impliquées dans la
transaction
2ND PARTY1ST PARTY 3RD PARTY

2. Les types de données
Les données qui vous appartiennent restent les mieux qualifiées
Chaque type de donnée
ne se vaut pas. Lorsque les
données viennent de
fournisseurs externes, elles
sont présentes en très
grande quantité, mais leur
qualité ou pertinence est
moins fiable que celles
appartenant à
l’annonceur, qui elles,
sont moins nombreuses
mais bien mieux qualifiées.
Extrait du Guide de
la Transformation
Digitale, Eyrolles

2.1. La First-Party Data
Données recueillies par
l’annonceur lui-même sur sa
propre audience.
Données récoltées par le biais
du CRM, online et offline.
Ces données sont utilisées par
des acteurs du reciblage pour
affiner leur stratégie
marketing.
Profil
sociologique,
économique,
professionnel,
intérêts, achats,
intention
d’achat, budget
etc.
FIRST-PARTY DATA
DEFINITION

2.1. La First-Party Data
La donnée first est stratégique
pour l’annonceur : elle est de très
bonne qualité, gratuite (si l’on
exclut le coût des outils) et
facilement accessible.
Elle sert aussi de base à toutes
les actions média où les
annonceurs peuvent injecter
leurs données first-party pour
cibler leurs clients ou des profils
qui leur sont similaires.
FIRST-PARTY DATA
AVANTAGES

2.2. La second-party data
La second-party data est la first-
party data d’un partenaire
business qui a accepté de la
partager avec l’annonceur. Des
annonceurs ayant peu accès au
consommateur et dont le trafic
sur site est limité peuvent nouer
des partenariats avec des
distributeurs (Carrefour,
Auchan…) ou des sites de
contenu.
SECOND-PARTY DATA
DEFINITION

SECOND-PARTY DATA
AVANTAGES
La second-party data peut être une
donnée pertinente et complémentaire de
la donnée first-party. C’est aussi surtout
une opportunité très intéressantes pour
des annonceurs ayant peu de données
first-party.
D’un point de vue technique, la
récupération de cette donnée est encore
assez complexe. Si l’annonceur est
équipé d’une DMP, cela simplifie le
processus. Le business model de ces
partenariats peut aller du gratuit (rare)
aux échanges avec contreparties
financières et chaque parti doit s’y
retrouver.

« Des annonceurs comme
Danone, Nestlé ou Mondelez qui ont
peu accès au consommateur et dont le
trafic sur site est limité, peuvent nouer
des partenariats avec des distributeurs
(Carrefour, Auchan…) ou des sites de
contenu (par exemple des sites
de recette de cuisine). Ils peuvent
récupérer ainsi des données d’achat
(transaction sur les sites de drive) et de
comportement (recettes consultées)
qui leur permettraient de mieux cibler
leurs publicités. »
Co-founder
& President at Artefact
Extrait du Guide
de la
Transformation
Digitale, Eyrolles

2.3. La third-party data
THIRD-PARTY DATA
DEFINITION
Ce sont les données achetées des
fournisseurs tels que les régies
publicitaires (PrismaMédias, Mondadori
Publicité, Le Figaro Publicité…) ou des
spécialistes
de la donnée comme Acxiom,
VisualDNA, Datalogix, Eyeota, Exelate,
Experian, Nielsen, Weborama, ou
même Facebook ou Twitter.
Il s’agit le plus souvent de données
socio-démographiques même s’il existe
aussi des données plus spécifiques :
intentionnistes d’achat automobile par
exemple.

2.3. La third-party data
•Les third party data sont pour l’essentiel
fournies par des régies publicitaires ou
par le biais de procédures de data
exchange sur des data marketplace. Ces
données comportementales ou
déclaratives sont collectées et associées
aux visiteurs à l’aide de cookies.
•Sur un site e-commerce les third party
data peuvent par exemple être utilisées
pour personnaliser l’offre, les produits
affichés alors que c’est la première fois
que l’internaute visite le site.
THIRD-PARTY DATA
AVANTAGES

2.3. Third-Party Data vs First-party Data
FIDÉLISER ET AFFINER LA
CONNAISSANCE ET LE
CIBLAGE DE CONTACTS
DÉJÀ EXISTANTS.
CHASSER DE NOUVEAUX
CLIENTS
1ST PARTY
DATA
3RD PARTY
DATA

2.3. La third-party data & l’achat programmatique
La 3rd party data est aussi beaucoup utilisée
dans l’achat programmatique pour enrichir les
données d’un annonceur lors d’une enchère.
Mais attention au coût et à la qualité effective de
cette donnée.

2.4. Small Data VS BIG DATA
SMALL
DATA
Facilement exploitable, base de
données de taille raisonnable
Difficile à exploiter, base de
données massive
BIG
DATA

2.4. Qu’est-ce que la small data ?
La plupart des entreprises analysent
seulement 12% de leur data, laissant
les 88% restants inexploités. Ces
compagnies travaillent avec ce que
l’on appelle la small data.
Les données de la small data sont
accessibles et opérationnelles facilement
en raison de leur volume.
SMALL DATA
BIG
DATA

2.4. De l’utilité de la small data
Aujourd’hui, la majorité des
entreprises…
▪ N’ont pas la capacité de collecter les
données en masse.
▪ Lorsqu’elles en ont la capacité, elles
ne savent pas forcément les
exploiter.
En revanche, elles disposent de
nombreuses “petites données”
facilement exploitables qui leur
permettent déjà d’en savoir beaucoup
sur leurs clients. Au lieu de chercher à
exploiter une masse de données hors
de portée, la plupart des entreprises
pourraient se concentrer sur la small
data, à leur mesure.

SMART DATA
smart data…
smart ideas

Le Smart Data est le processus qui permet de passer
des données brutes à des informations ultra
qualifiées, pertinentes et utilisables.
2.5. Définition du Smart Data

2.5. Les 5 S de la Smart Data
Comment passer du big data au smart data ?
Réflexion sur les usages concrets attendus.
STRATÉGIE
SOURCER
SÉLECTIONNER
SIGNIFIER
SYMBOLISER
Les données pour identifier les sources à l'intérieur et à
l’extérieur du système d’information.
Les données réellement utiles et éviter de saturer
l’ensemble.
Transformer les données brutes en indicateurs
plus faciles à manipuler.
Passer par la data-visualisation pour les
rendre le plus lisible possible et donc utiles
pour la prise de décision

En juillet 2013, Tony Pinville et
Charles Ollion fondent
Heuritech, une solution SaaS
pour les entreprises du luxe, de
la beauté et de la mode pour
détecter les tendances sur le
web.
Leur particularité : des experts
en intelligence artificielle pour
reconnaître des produits dans
les images, vidéos et textes.
La startup réalise actuellement
une levée de fonds de 1.1M€.
1. Heuritech
L’intelligence artificielle as a service
52

Alkemics est la première
plateforme collaborative dédiée
aux marques et aux
distributeurs de la grande
consommation. Elle simplifie et
automatise la collecte, le
partage et la collaboration
autour de toutes les
informations produits.
Avec Alkemics, les équipes
métier des marques et des
distributeurs collaborent autour
d’une plateforme unique
quelles que soient les
informations et contenus
produits qu’ils souhaitent
partager.
À noter que la startup a levé
début septembre 20 millions
d’euros pour se développer à
l’international et proposer de
nouveaux services.
2. Alkemics
La smart data au service de la grande consommation

Dataiku, c’est une plateforme tout-
en-un qui permet aux équipes data
de développer des solutions data-
driven évolutives et de les mettre en
place rapidement dans l’entreprise.
Ce qui différencie Dataiku ?
- La solution favorise la
collaboration des équipes en
s’adressant aux profils
techniques (data scientists,
développeurs) comme aux
fonctions marketing ou business
- Dataiku est agnostique en
termes de format et supports de
données et permet donc de
casser les silos tech.
 
La startup a réalisé une levée de
fonds de 14M$ aux USA mi-octobre.
3. Dataiku
Elaborer des modèles prédictifs en s’appuyant notamment sur le machine learning

OpenDataSoft est une solution de
valorisation des données pour les
directions métiers. En d’autres mots, la
startup permet d’agréger des données
multi-sources en toute sécurité, y
compris provenant de sources externes.
N’importe quel utilisateur autorisé peut,
sans compétences techniques, explorer
les données croisées et les visualiser
sous formes simples (cartes interactives,
galeries d’images, graphiques) ou plus
avancées (graphiques d’analyse avec
ventilation et empilement de séries,
cartes de chaleur, filtres géographiques
par tracés, …) pour optimiser le
pilotage et la prise de décision.
La startup a levé 5 millions d’euros en
2016.
4. OpenDataSoft
Faciliter l'ouverture des données grâce à une plateforme dédiée aux entrepreneurs

Synomia est un prologiciel SaaS
permettant d’exploiter les données
structurées comme les données non
structurées. Le logiciel est disponible en
plug and play; il est donc possible
d’accéder immédiatement à la donnée
sans passer par les SI.
Synomia permet l’exploitation de toutes
les datas métiers internes et externes
(marketing, communication, business,
CRM, etc...).
Le + de la solution : l’intégration de
toute la chaîne data - capacité big data
(collecte), puissance Smart data (analyse
et structuration de la donnée brute en
donnée exploitable), découverte small
data (capable de trouver les signaux
qualis ultra précis).
5. Synomia
Analyser les données non structurées

Dawex est une place de marché
de données pour les entreprises
de toutes industries et de
toutes tailles, ainsi qu’une
solution de transaction pour
monétiser et acquérir tous
types de données - business,
techniques, comportementales,
personnelles, ou anonymisées.
La startup contribue à la
construction de l’économie de
la données en permettant les
échanges accessibles et
sécurisés.
Dawex est une plateforme tiers
de confiance unique qui
regroupe toutes les étapes et
les fonctionnalités nécessaires
pour monétiser et acquérir des
données, sans intermédiaire, et
en gardant la maîtrise totale
des transactions.
Dawex est une place de marché de
données pour les entreprises de
toutes industries et de toutes tailles,
ainsi qu’une solution de transaction
pour monétiser et acquérir tous
types de données - business,
techniques, comportementales,
personnelles, ou anonymisées. La
startup contribue à la construction
de l’économie de la données en
permettant les échanges accessibles
et sécurisés.
Dawex est une plateforme tiers de
confiance unique qui regroupe
toutes les étapes et les
fonctionnalités nécessaires pour
monétiser et acquérir des données,
sans intermédiaire, et en gardant la
maîtrise totale des transactions.
6. Dawex
Le spécialiste de la monétisation des données

Fondée en 2006 par Guilhem
FOUETILLOU, ALAIN Le Berre, Camille
Maussang et Antonin ROHMER,
Linkfluence a pour but d’accompagner les
marques dans leur exploitation des
conversations et publications du web
social grâce à un logiciel d'écoute et
d'analyse temps réel du web et ses
services d'accompagnement et d'études
marketing.
Ses atouts
- Une technologie de traitement en
temps réel de millions de conversations
- Des algorithmes avancés de deep
profiling des médias sociaux
- La capacité à traiter la donnée
asiatique avec la même précision que la
donnée occidentale
7. Linkfluence
Le spécialiste français de la social data intelligence

En mars 2013, Stéphane Dugelay fonde
Mediarithmics, une plateforme
technologique Cloud de Data Marketing
(DMP, marketing automation, DCO, DSP,
analytics). La startup permet aux
annonceurs et agences de scénariser
facilement des campagnes multicanales
et personnalisées. Par ailleurs, elle aide
les éditeurs et régies à protéger,
structurer et valoriser leur actif data.
Ses points forts :
- Une plateforme intégrée permettant
une activation efficace et rapide de cas
d'usage Data Marketing
- Une grande ouverture technologique
qui permet de s'adapter à l'écosystème
des partenaires et de personnaliser la
technologie
8. Mediarithmics
Synchroniser les données de navigation des prospects et clients avec les données CRM

LEXIQUE

Lexique
Data : le glossaire de l’IAB France
http://www.iabfrance.com/contenu/livres-blancs/data-le-glossaire-de-liab-france

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